En bref :
- Rapport sur l’IA: Les constatations tirées de notre sondage au sujet de la préparation à l’IA et de son adoption.
- Le virage en cours, des assistants alimentés par l’IA aux agents numériques.
- L’avenir du travail, l’évolution des compétences et l’aménagement organisationnel.
- La gouvernance, la confiance et l’utilisation responsable de l’IA à grande echelle.
- La préparation des entreprises en vue d’un avenir porté par l’IA.
La phase d’expérimentation de l’IA tire à sa fin. Les entreprises ont transformé leurs projets pilotes en pratiques opérationnelles et, maintenant que les modèles des différents fournisseurs s’équivalent à bien des égards, l’avantage concurrentiel tient moins au choix d’un outil qu’à une planification rigoureuse, suivie d’une mise en œuvre structurée et d’un déploiement à grande échelle.
Dans les salles de réunion du Canada, la discussion ne porte plus sur l’importance de l’IA ni sur le rythme auquel elle évolue. Les entreprises se demandent plutôt si elles mettent en place les modèles opérationnels et les structures de gouvernance appropriés et si leur personnel possède les compétences nécessaires pour qu’elles puissent tirer une réelle valeur de l’IA avant que l’écart entre le potentiel de la technologie et leur capacité à l’intégrer ne devienne impossible à combler.
Un constat se dégage des centaines de missions que nous avons réalisées auprès de clients de secteurs comme les services financiers, la fabrication, l’énergie, l’immobilier et le capital-investissement. Les entreprises qui se démarquent en cette période de profonds bouleversements ne sont pas nécessairement celles qui disposent de la technologie la plus évoluée, mais celles qui exploitent l’IA pour obtenir des résultats concrets, tout en assurant un encadrement rigoureux et en investissant dans le perfectionnement de leurs équipes. À l’inverse, les entreprises qui stagnent continuent de traiter l’adoption de l’IA comme un simple projet technologique plutôt que d’y voir le moteur d’une transformation opérationnelle.
Un sondage mené par Angus Reid auprès de 520 dirigeants d’entreprise canadiens met en lumière cette réalité : moins d’un répondant sur cinq (18 %) affirme que son entreprise travaille activement à intégrer l’IA à ses opérations. Par ailleurs, à la question de savoir quelle incidence l’IA aura sur leur entreprise au cours des quatre prochaines années, plus du quart des répondants (27 %) estiment qu’elle sera minime. Cette technologie s’est imposée plus rapidement que toute autre auparavant, mais les modèles opérationnels nécessaires pour en exploiter tout le potentiel tardent à se mettre en place.
Notre vision d’avenir 2030 en IA repose sur une conviction claire : l’avenir appartient aux entreprises qui mettent l’IA au service de leurs gens. Dans un monde du travail porté par l’IA et dirigé par l’humain, la réussite découlera de la capacité à placer les gens aux commandes, à rattacher chaque initiative à des résultats concrets, à progresser de façon responsable et à créer des solutions qui évolueront au même rythme que l’entreprise et la technologie.
Le présent rapport fait état de nos observations sur le marché, des leçons tirées de notre propre parcours de transformation et des conditions à réunir pour passer de l’intention aux retombées concrètes.
De l’assistant à l’agent : le virage vers l’IA agentive
Pour élaborer une stratégie claire, il faut d’abord comprendre l’évolution de l’IA jusqu’à aujourd’hui, mais aussi analyser sa trajectoire future. Il importe notamment de savoir que l’IA agentive se distingue de l’IA générative bien au-delà de l’aspect technique. Elle transforme en effet l’organisation du travail, la composition des équipes et la façon de créer de la valeur.
Entrée dans l’usage courant à la fin de 2022, l’IA générative se compare à un assistant capable de résumer de l’information, de rédiger du contenu et de répondre à des questions à partir des données qu’elle a reçues. Il s’agit d’un outil puissant, mais qui ne produit un résultat que lorsqu’il reçoit des consignes.
L’IA agentive représente quant à elle un changement de paradigme : elle raisonne, planifie des actions et exécute des tâches par elle-même en passant d’une plateforme et d’un flux de travail à l’autre. Concrètement, alors qu’un outil génératif est capable de rédiger un rapport sur demande, un système agentif peut surveiller des données, y détecter une anomalie, produire une analyse qu’elle transmet ensuite à la bonne personne et proposer des mesures correctives, le tout selon les mécanismes d’encadrement établis.
Depuis peu, cette évolution prend la forme d’agents d’IA qui « travaillent » aux côtés des professionnels, s’occupant de tâches chronophages qui étaient auparavant effectuées manuellement ou qui s’accumulaient, faute de gens disponibles pour les traiter.
Selon les analystes, en 2028, le tiers des applications logicielles d’entreprise intégreront des fonctions agentives, contre moins de 1 % en 2024. Le virage est déjà amorcé et touche toutes les fonctions : l’IA agentive est mise à profit dans les activités des finances, la gestion des produits, le marketing, la prestation de services-conseils ainsi que la tarification et la structuration des services.
Chez BDO, cette transformation n’a rien de théorique. Nous avons nous-mêmes appris par essais et erreurs. En effet, nous avons dépassé le stade des projets pilotes et des simples assistants et déployé une couche d’orchestration d’outils agentifs dans les différents processus du cabinet. Au-delà de l’exécution de tâches isolées, cette coordination des systèmes étend nos capacités d’analyse et renforce notre expertise. Nos conseils au sujet de ce qui fonctionne ou non et de ce qui peut être mis en œuvre à grande échelle reposent notamment sur cette expérience concrète.
L’IA agentive offre d’importants avantages immédiats. Les équipes qui s’employaient depuis des années à parfaire leur lecture des résultats passés peuvent désormais agir pour orienter l’avenir. Le point névralgique ne se situe plus dans l’analyse, mais plutôt dans la réflexion stratégique et la prise de décision, exactement là où les dirigeants souhaitaient depuis longtemps le ramener.
Signaux en provenance du marché
D’après ce que nous avons pu constater au fil de nos mandats, six dynamiques interreliées transforment le contexte opérationnel de nos clients. Il ne s’agit pas de projections, mais bien de tendances observables, chacune annonçant un changement structurel que les dirigeants doivent prendre en compte dès le présent cycle budgétaire.
Jusqu’ici, les gens accomplissaient les tâches, puis en vérifiaient les résultats. Or, une nouvelle logique s’installe : l’IA prend en charge l’exécution, tandis que les gens assurent la supervision et la validation. Dans les modèles hybrides qui se mettent en place, le rôle de l’humain évolue vers l’exercice du discernement, le renforcement de la confiance, l’approfondissement des relations et l’apport de valeur stratégique. Ainsi, pour réaliser de véritables gains d’efficacité grâce à l’IA, les utilisateurs doivent en quelque sorte agir comme « superviseurs » de l’IA; ils définissent l’objectif et le travail à accomplir, surveillent le flux des tâches et valident les résultats. Les entreprises doivent donc revoir les rôles et les processus en fonction de cette nouvelle donne. Autrement, elles risquent de voir partir des talents et de perdre du terrain par rapport à la concurrence. L’IA ne rendra pas le travail des professionnels superflu, elle fera plutôt évoluer la valeur de certaines catégories de tâches. Dans ce contexte, les entreprises doivent repenser les rôles, optimiser leurs modèles et revoir leurs structures de prix avant que les impératifs économiques ne s’imposent d’eux-mêmes.
L’IA évolue si rapidement que la plupart des entreprises peinent à en intégrer les nouvelles capacités. À en juger par les innovations récentes des grands fournisseurs d’IA, une avancée majeure survient presque chaque mois. Ce rythme soutenu laisse peu de marge aux entreprises qui considèrent l’IA comme une simple solution technologique. Si elles ne s’investissent ni dans une planification rigoureuse ni dans l’accompagnement des équipes, elles en tirent un rendement moindre ou constatent une adoption limitée des outils. Les données d’Angus Reid le confirment d’ailleurs : 46 % des dirigeants d’entreprise canadiens disent faire l’essai de l’IA sans encore obtenir les résultats voulus. Or, le rendement des investissements en IA repose autant sur la qualité des données et de l’infrastructure centrale que sur les mesures d’encadrement, la formation, les communications internes et l’adhésion des équipes.
Aucune plateforme d’IA ne pourra répondre à elle seule à tous les besoins internes; c’est pourquoi de nombreuses entreprises utilisent plusieurs systèmes spécialisés coordonnés. Cette réalité change la nature des décisions à prendre : les choix liés aux fournisseurs, à l’architecture d’intégration et à l’interopérabilité relèvent désormais de la direction, et non plus seulement des TI. D’autant plus qu’à mesure que les agents quittent le terrain de l’expérimentation pour s’intégrer aux processus clés, ils entraînent une nouvelle catégorie de risques.
Nous le constatons chez des clients qui ont étendu leur stratégie d’IA à plusieurs volets de leurs activités, par exemple en ajoutant une couche d’IA à leur progiciel de gestion intégré, en obtenant une licence d’entreprise pour un modèle de fondation, en intégrant des assistants à leurs outils de productivité ou en déployant quelques agents dans les services, mais sans réelle coordination. La « prolifération » des outils et des solutions d’IA fait croître les exigences de gouvernance, les coûts d’intégration et les risques réputationnels plus rapidement que bien des entreprises ne le réalisent. Sans stratégie pour orchestrer le tout, cette multiplication devient elle-même l’obstacle que le programme d’IA devait éliminer.
À mesure que l’IA prendra en charge une part croissante des tâches analytiques et des processus intensifs, la pénurie de talents pourrait s’atténuer dans certains domaines, mais de nouveaux besoins se feront sentir. Le manque le plus criant ne se situe pas du côté des spécialistes en technologie, puisque le marché du travail s’adapte somme toute bien, mais plutôt chez les professionnels qui savent utiliser l’IA dans leur domaine (finance, RH, exploitation ou fonctions en contact avec la clientèle) et qui sont capables de concevoir, de superviser, de valider et de déployer à grande échelle des systèmes intelligents dans leur champ d’activité.
Un parallèle peut être fait avec la délocalisation. Il y a vingt ans, lorsque les cabinets de services professionnels ont commencé à confier une partie du travail à des équipes établies dans des marchés à moindre coût, plusieurs prédisaient une diminution des effectifs au pays. Or, rien de tel ne s’est produit. Au contraire, les cabinets ont ainsi pu élargir leur champ d’intervention et leurs services sont devenus plus accessibles aux clients. Les équipes ont donc continué de croître. Le même phénomène se produit aujourd’hui, mais à un rythme beaucoup plus rapide. Les entreprises qui font de l’adoption de l’IA une priorité et aident leurs employés à utiliser cette technologie avec aisance se donnent une nette longueur d’avance sur celles qui cherchent encore des recrues au profil idéal.
Maintenant que l’IA prend en charge certaines activités sensibles, les clients privilégient les fournisseurs de plateformes et les partenaires qui sont en mesure d’assurer l’exactitude, la traçabilité et l’auditabilité des résultats, tout en maintenant la responsabilité humaine au premier plan. Ces critères répondent aussi aux attentes croissantes des organismes de réglementation.
La cybersécurité offre un point de comparaison utile. En dix ans, les certifications SOC 2 et ISO 27001 sont devenues des exigences de base, alors qu’elles étaient auparavant de simples atouts concurrentiels. Il en sera vraisemblablement de même pour la nouvelle norme internationale relative aux systèmes de gestion de l’IA, ISO 42001.
Les entreprises du marché intermédiaire qui ne donnent pas à la gouvernance toute son importance constateront bientôt que les clients et les organismes de réglementation ont déjà élevé leurs attentes. La confiance n’est plus un facteur intangible, elle est devenue un critère décisif dans la sélection des entreprises.
L’IA agentive automatise et rend courantes bon nombre d’activités autour desquelles des carrières se sont bâties dans le secteur des services-conseils. Le modèle de facturation à l’heure, qui a longtemps servi à établir la valeur du temps, de l’expertise et des services rendus, ne tiendra plus dans cette nouvelle réalité.
Les cabinets tournés vers l’avenir, dont le nôtre, amorcent déjà un virage vers des modes de tarification fondés sur les résultats où les honoraires reflètent la valeur générée pour le client plutôt que le temps consacré au mandat.
Des projets pilotes aux modèles opérationnels repensés
La plupart des entreprises s’enlisent au moment de concrétiser le virage. Toutefois, celles qui parviennent à passer de l’expérimentation au déploiement à grande échelle ont un point commun : plutôt que de multiplier les initiatives sans vision d’ensemble, elles voient l’IA comme un levier de transformation global s’étendant aux processus décisionnels, à la gestion des risques, au perfectionnement des talents et à la structure opérationnelle. Autrement dit, la planification, la gestion des cas d’utilisation, la création de produits de données, l’architecture d’IA, le changement de technologie, les contrôles des risques, l’évaluation du rendement et la mise en œuvre font partie d’un même programme organisationnel.
Le premier virage à opérer concerne l’encadrement de l’IA. Les tâches maintenant prises en charge par des agents d’IA doivent être traitées avec la même rigueur qu’elles l’étaient lorsque des personnes les exécutaient. Il faut donc assurer une gestion serrée et définir clairement les responsabilités à toutes les étapes du cycle de vie : conception, déploiement, suivi, évaluation du rendement et mise hors service. Sans une telle surveillance, les tâches réalisées par l’IA font naître des risques qui s’accumulent, échappant rapidement aux mécanismes de contrôle traditionnels.
Dans ce contexte, les mécanismes assurant l’utilisation responsable de l’IA doivent être intégrés dès le départ et maintenus tout au long du cycle de vie. D’après nos échanges avec les clients, ceux-ci croient souvent qu’il est possible de les ajouter en aval, ce qui peut en fait s’avérer particulièrement coûteux. Par ailleurs, bon nombre de dirigeants voient la gouvernance de l’IA et des données comme un frein à l’innovation, alors que, selon notre expérience, elle permet plutôt de progresser rapidement tout en maîtrisant les risques.
Les entreprises qui prennent au sérieux leur préparation à l’IA, qui structurent leurs données, qui adoptent des modèles opérationnels clairs, des politiques sur l’utilisation responsable et des mécanismes de reddition de compte et qui s’alignent sur des cadres comme la norme ISO 42001 se donnent les moyens d’avancer avec assurance. En effet, chaque nouveau cas d’utilisation suit alors un processus balisé, ce qui évite les débats internes. Ainsi, les initiatives à faible risque axées sur la productivité progressent rapidement, tandis que celles touchant la conformité ou susceptibles d’avoir une incidence sur les clients font l’objet d’une analyse approfondie. La gouvernance soutient la croissance durable portée par l’IA. Elle renforce non seulement la confiance des clients et des parties prenantes externes, mais aussi celle des équipes internes appelées à utiliser ces outils au quotidien.
Le deuxième virage qui s’impose consiste à amener toutes les équipes à être à l’aise avec l’IA, et non pas seulement celles responsables des technologies. Lorsque l’expertise réside seulement au sein de l’équipe des TI ou d’un groupe chargé de l’innovation numérique, le potentiel de l’IA n’est pas entièrement exploité.
C’est d’ailleurs pour cette raison qu’un grand nombre d’initiatives auxquelles des entreprises ont consacré des mois, voire des années, ne mènent finalement à rien, les équipes qui en auraient le plus profité (p. ex., celles des finances, de l’exploitation, des RH ou des services aux clients) n’ayant pas été consultées. À l’inverse, lorsque tous les professionnels sont en mesure d’utiliser l’IA, chaque fonction apporte sa contribution. De plus, les avantages offerts par les nouveaux outils se concrétisent plus rapidement et l’entreprise devient capable de s’adapter aux changements à mesure qu’ils se produisent.
Plus fondamentalement, ce sont les priorités d’affaires et les résultats recherchés qui doivent orienter la stratégie en matière d’IA, et non la technologie elle-même. Les directeurs financiers, en particulier, voient depuis trois ans les investissements technologiques augmenter sans produire le rendement attendu, souvent parce que les initiatives d’IA commencent par le déploiement d’un outil auquel on cherche ensuite à donner une raison d’être.
Les entreprises qui tirent véritablement profit de l’IA adoptent la logique inverse : elles définissent d’abord ce qu’elles cherchent à accomplir et la valeur qu’elles veulent créer, puis mettent l’IA à contribution tout en structurant leurs données en conséquence, en faisant évoluer leurs processus et en formant leurs gens. Cette logique axée sur les résultats distingue la transformation durable de l’expérimentation coûteuse.
Les leçons tirées de notre expérience de client pilote
Les conseils les plus crédibles sur la transformation par l’IA viennent souvent de l’expérience, non de la théorie. Plutôt que d’accompagner nos clients sans avoir nous-mêmes déjà emprunté ce chemin, nous avons décidé de devenir notre propre client pilote. En tant que cabinet comptant plus de 5 000 professionnels présent dans les grands secteurs d’activité au Canada, nous avons mené notre transformation de façon réfléchie et nous nous sommes heurtés à bon nombre des obstacles que rencontrent aujourd’hui les entreprises qui adoptent l’IA.
Quatre principes se sont imposés au fil de notre parcours, et ils orientent aujourd’hui tous nos mandats auprès des clients : partir des priorités d’affaires, former les employés, intégrer la gouvernance dès le départ et mesurer ce qui compte vraiment plutôt que de s’en tenir à des indicateurs superficiels sur l’adoption des outils.
Notre parcours se poursuit. Nous continuons d’étendre nos capacités d’orchestration dans les processus du cabinet et, comme en témoigne notre vision d’avenir 2030 en IA, nous accordons plus d’importance à un déploiement rigoureux et efficace à grande échelle qu’au fait de déclarer la transformation terminée.
Façonner l’avenir, ensemble
L’avenir appartiendra aux entreprises qui préparent leur transformation grâce à l’IA de manière réfléchie, en revoyant leurs modèles opérationnels, leur cadre de gouvernance et leurs stratégies liées aux talents à la lumière de ce que la technologie rend désormais possible. Les dirigeants d’entreprise font face à un choix déterminant : adopter l’IA en misant sur une démarche centrée sur l’humain et pensée à long terme ou continuer de réaliser des projets pilotes fragmentés sans définir clairement les responsabilités en utilisant des outils qui ne produisent pas de résultats tangibles. S’ils s’engagent dans la première voie, ils verront les avantages s’accumuler au fil du temps. Dans le cas contraire, les risques s’accentueront et leur capacité concurrentielle s’affaiblira. Et plus ils tarderont à changer de cap, plus les coûts pour le faire seront élevés.
Comme l’indique la vision d’avenir 2030 en IA de BDO, il faut se préparer à un monde du travail porté par l’IA et dirigé par l’humain. Pour pouvoir relever les défis de demain, les entreprises doivent donc dès maintenant s’employer à libérer le potentiel de leurs équipes, à rattacher chaque initiative d’IA à des résultats concrets et à définir clairement les responsabilités.
Nous accompagnons les entreprises dans ce parcours en leur offrant des conseils pratiques centrés sur les résultats, selon l’étape où elles en sont. Grâce à ce que nous avons appris pendant notre propre transformation, nous les aidons à concevoir et à mettre en œuvre un programme d’IA qui transformera leurs ambitions en résultats fiables et durables.
Communiquez avec nos experts en IA pour discuter de vos priorités, de votre degré de maturité technologique actuel et des mesures concrètes à pendre au cours du trimestre.